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消息中间件mq(高级一)

2024/10/24 6:28:17 来源:https://blog.csdn.net/GD2604279407/article/details/140799281  浏览:    关键词:消息中间件mq(高级一)

消息丢失的情况

消息从生产者到消费者的每一步都可能导致消息丢失:

  • 发送消息时丢失:

    • 生产者发送消息时连接MQ失败

    • 生产者发送消息到达MQ后未找到Exchange

    • 生产者发送消息到达MQ的Exchange后,未找到合适的Queue

    • 消息到达MQ后,处理消息的进程发生异常

  • MQ导致消息丢失:

    • 消息到达MQ,保存到队列后,尚未消费就突然宕机

  • 消费者处理消息时:

    • 消息接收后尚未处理突然宕机

    • 消息接收后处理过程中抛出异常

我们可以从这三个方面做持久化,来防止消息的丢失

1.发送者的可靠性

生产者重试机制

按名知意,就是发送消息一直重复发送,知道发送成功,SpringAMQP提供的消息发送时的重试机制。即:当RabbitTemplate与MQ连接超时后,多次重试。

只需要在发送方application.yml文件添加如下配置(当然这样的配置我们也可以交给nacos注册中心集中管理,这样就可以做到热修改配置文件)

spring:rabbitmq:connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间template:retry:enabled: true # 开启超时重试机制initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数,下次等待时长 = initial-interval * multipliermax-attempts: 3 # 最大重试次数

生产者确认机制

  • 当消息投递到MQ,但是路由失败时,通过Publisher Return返回异常信息,同时返回ack的确认信息,代表投递成功

  • 临时消息投递到了MQ,并且入队成功,返回ACK,告知投递成功

  • 持久消息投递到了MQ,并且入队完成持久化,返回ACK ,告知投递成功

  • 其它情况都会返回NACK,告知投递失败

其中acknack属于Publisher Confirm机制,ack是投递成功;nack是投递失败。而return则属于Publisher Return机制。

默认两种机制都是关闭状态,需要通过配置文件来开启。

实现生产者确认

1.开启生产者确认

需要在发送方的application.yml配置文件中添加如下配置

spring:rabbitmq:publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制,并设置confirm类型publisher-returns: true # 开启publisher return机制

这里publisher-confirm-type有三种模式可选:

  • none:关闭confirm机制

  • simple:同步阻塞等待MQ的回执

  • correlated:MQ异步回调返回回执

一般我们推荐使用correlated,回调机制,要么就使用none关闭机制。

开启了异步回调返回机制,我们就要去写回调配置类接受返回的信息

2.定义ReturnCallback(一般都是记录日志方便查看)

@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Configuration
public class MqConfig {private final RabbitTemplate rabbitTemplate;@PostConstructpublic void init(){rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {@Overridepublic void returnedMessage(ReturnedMessage returned) {log.error("触发return callback,");log.debug("exchange: {}", returned.getExchange());log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey());log.debug("message: {}", returned.getMessage());log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode());log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText());}});}
}

有了回调机制机制,就要在发送方添加回调机制

此时我们交换机就会给我们返回消息,回调机制接收信息并记录日志

3.在发送方添加回调机制

CorrelationData中包含两个核心的东西:

  • id:消息的唯一标示,MQ对不同的消息的回执以此做判断,避免混淆

  • SettableListenableFuture:回执结果的Future对象

将来MQ的回执就会通过这个Future来返回,我们可以提前给CorrelationData中的Future添加回调函数来处理消息回执(示例):

// 1.创建CorrelationDataCorrelationData cd = new CorrelationData();// 2.给Future添加ConfirmCallbackcd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() {@Overridepublic void onFailure(Throwable ex) {// 2.1.Future发生异常时的处理逻辑,基本不会触发log.error("send message fail", ex);}@Overridepublic void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) {// 2.2.Future接收到回执的处理逻辑,参数中的result就是回执内容if(result.isAck()){ // result.isAck(),boolean类型,true代表ack回执,false 代表 nack回执log.debug("发送消息成功,收到 ack!");}else{ // result.getReason(),String类型,返回nack时的异常描述log.error("发送消息失败,收到 nack, reason : {}", result.getReason());}}});// 3.发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd);

此时不管是否成功,都会走回调机制返回相应信息

测试:由于传递的RoutingKey是错误的,路由失败后,触发了return callback,同时也收到了ack。

当我们修改为正确的RoutingKey以后,就不会触发return callback了,只收到ack。

而如果连交换机都是错误的,则只会收到nack。

注意

开启生产者确认比较消耗MQ性能,一般不建议开启。而且大家思考一下触发确认的几种情况:

  • 路由失败:一般是因为RoutingKey错误导致,往往是编程导致

  • 交换机名称错误:同样是编程错误导致

  • MQ内部故障:这种需要处理,但概率往往较低。因此只有对消息可靠性要求非常高的业务才需要开启,而且仅仅需要开启ConfirmCallback处理nack就可以了。

2.MQ平台的可靠性

数据持久化

为了提升性能,默认情况下MQ的数据都是在内存存储的临时数据,重启后就会消失。为了保证数据的可靠性,必须配置数据持久化,包括:

  • 交换机持久化

  • 队列持久化

  • 消息持久化

交换机持久化

设置为Durable就是持久化模式,Transient就是临时模式。

队列持久化

和交换机持久化一样----

消息持久化

在spring amqp中默认消息都是持久化的,如果我们要发送不持久化的消息,在spring底层,会把我们要发送的消息转换成一个message对象,此时可以通过messagebuilder构建一个不持久化的meesage对象

LazyQueue

 RabbitMQ会将接收到的信息保存在内存中以降低消息收发的延迟。但在某些特殊情况下,这会导致消息积压,比如:

  • 消费者宕机或出现网络故障

  • 消息发送量激增,超过了消费者处理速度

  • 消费者处理业务发生阻塞

一旦出现消息堆积问题,RabbitMQ的内存占用就会越来越高,直到触发内存预警上限。此时RabbitMQ会将内存消息刷到磁盘上,这个行为成为PageOut. PageOut会耗费一段时间,并且会阻塞队列进程。因此在这个过程中RabbitMQ不会再处理新的消息,生产者的所有请求都会被阻塞。

为了解决这个问题,从RabbitMQ的3.6.0版本开始,就增加了Lazy Queues的模式,也就是惰性队列。惰性队列的特征如下:

  • 接收到消息后直接存入磁盘而非内存

  • 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存(也就是懒加载)

  • 支持数百万条的消息存储

而在3.12版本之后,LazyQueue已经成为所有队列的默认格式。因此官方推荐升级MQ为3.12版本或者所有队列都设置为LazyQueue模式。

控制台配置Lazy模式

在添加队列的时候,添加x-queue-mod=lazy参数即可设置队列为Lazy模式

代码配置Lazy模式 

在创建消息队列的时候指定lazyqueue(通过QueueBuilderlazy()函数配置Lazy模式)

@Bean
public Queue lazyQueue(){return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy() // 开启Lazy模式.build();
}

基于注解来声明队列并设置为Lazy模式 

@RabbitListener(queuesToDeclare = @Queue(name = "lazy.queue",durable = "true",arguments = @Argument(name = "x-queue-mode", value = "lazy")
))
public void listenLazyQueue(String msg){log.info("接收到 lazy.queue的消息:{}", msg);
}

更新已有队列为lazy模式 

在控制台配置policy,进入在控制台的Admin页面,点击Policies,即可添加配置

3.消费者的可靠性

当RabbitMQ向消费者投递消息以后,需要知道消费者的处理状态如何。因为消息投递给消费者并不代表就一定被正确消费了,可能出现的故障有很多,比如:

  • 消息投递的过程中出现了网络故障

  • 消费者接收到消息后突然宕机

  • 消费者接收到消息后,因处理不当导致异常

  • ...

一旦发生上述情况,消息也会丢失。因此,RabbitMQ必须知道消费者的处理状态,一旦消息处理失败才能重新投递消息。

消费者确认机制

当消费者处理消息结束后,应该向RabbitMQ发送一个回执,告知RabbitMQ自己消息处理状态。回执有三种可选值:

  • ack:成功处理消息,RabbitMQ从队列中删除该消息

  • nack:消息处理失败,RabbitMQ需要再次投递消息

  • reject:消息处理失败并拒绝该消息,RabbitMQ从队列中删除该消息

由于消息回执的处理代码比较统一,因此SpringAMQP帮我们实现了消息确认。并允许我们通过配置文件设置ACK处理方式,有三种模式:

  • none:不处理。即消息投递给消费者后立刻ack,消息会立刻从MQ删除。非常不安全,不建议使用

  • manual:手动模式。需要自己在业务代码中调用api,发送ackreject,存在业务入侵,但更灵活

  • auto:自动模式。SpringAMQP利用AOP对我们的消息处理逻辑做了环绕增强,当业务正常执行时则自动返回ack. 当业务出现异常时,根据异常判断返回不同结果:

    • 如果是业务异常,会自动返回nack

    • 如果是消息处理或校验异常,自动返回reject;

只需修改接收方配置文件:

spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: auto # 不做处理

开启这项配置后如果接受方处理消息异常或处理失败,就会返回nack给mq,mq消息队列就会再次发送消息给接受端,如果返回的时reject,消息队列就会把这条数据删除。

失败重试机制

当消费者出现异常后,消息会不断requeue(重入队)到队列,再重新发送给消费者。如果消费者再次执行依然出错,消息会再次requeue到队列,再次投递,直到消息处理成功为止。

极端情况就是消费者一直无法执行成功,那么消息requeue就会无限循环,导致mq的消息处理飙升,带来不必要的压力

设置这个机制就是配置重试的次数,等待时间等等,使消息不会无休止的重复入队出队

只需修改接受方的配置文件即可:

spring:rabbitmq:listener:simple:retry:enabled: true # 开启消费者失败重试initial-interval: 1000ms # 初识的失败等待时长为1秒multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数,下次等待时长 = multiplier * last-intervalmax-attempts: 3 # 最大重试次数stateless: true # true无状态;false有状态。如果业务中包含事务,这里改为false

 结论:

  • 开启本地重试时,消息处理过程中抛出异常,不会requeue到队列,而是在消费者本地重试

  • 重试达到最大次数后,Spring会返回reject,消息会被丢弃

 

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